Usare l'Edge IA per prolungare la durata della batteria nel monitoraggio wireless dei motori

L'intelligenza artificiale (IA) è da tempo oggetto di grande attenzione. Tra le sue numerose applicazioni spicca quella in ambito edge, dove può migliorare il monitoraggio basato sulle condizioni (CbM) della robotica, delle macchine rotanti e dei loro motori. Con il supporto della reportistica wireless, può analizzare i dati critici relativi alla salute e alle prestazioni di una macchina per la manutenzione predittiva e inviare avvisi in base alle necessità. L'esecuzione di questa funzione di monitoraggio sull'edge riduce il consumo energetico e la latenza e consente al contempo un uso ottimale della larghezza di banda wireless disponibile.

Un sistema efficace che svolga questa funzione di CbM IA richiede un insieme di componenti accuratamente scelti e integrati che supportino vari ingressi di sensori, compresi accelerometri, processori IA e gestione dell'alimentazione.

Questo articolo esamina la sfida del monitoraggio dei motori. Presenta quindi un esempio pratico di Edge IA che svolge questa funzione utilizzando CI analogici, digitali e a segnale misto di Analog Devices. Mostra il progetto, la funzionalità e la costruzione di un sistema completo alimentato a batteria utilizzando un kit di valutazione delle vibrazioni collegato in modalità wireless.

La sfida del monitoraggio dei motori

La manutenzione predittiva mirata, eseguita nelle prime fasi del ciclo di vita di una macchina, riduce il rischio di tempi di fermo della produzione. Questo permette di migliorare l'affidabilità, di risparmiare sui costi e di aumentare la produttività in fabbrica.

Tra i numerosi parametri da monitorare nelle macchine rotanti, le vibrazioni sono le più comuni e importanti. Sebbene queste non siano difficili da misurare, l'utilizzo e la comunicazione di questi dati in modo significativo sono sfide che richiedono l'analisi dei dati, algoritmi avanzati e un sistema di connettività efficace. Tutto ciò deve avvenire con un consumo energetico minimo, per massimizzare la durata della batteria.

A questo scopo, Analog Devices ha sviluppato il kit di valutazione delle vibrazioni wireless EV-CBM-VOYAGER4-1Z Voyager4 (Figura 1). Questo kit è una piattaforma di monitoraggio delle vibrazioni completa e a basso consumo con cui i progettisti possono implementare rapidamente una soluzione wireless in una macchina o in una configurazione di prova. Utilizza un algoritmo di IA per rilevare comportamenti anomali del motore e attivare una chiamata per la diagnostica e la manutenzione della macchina.

Figura 1: Il kit di valutazione delle vibrazioni wireless EV-CBM-VOYAGER4-1Z Voyager4 consente ai progettisti di implementare rapidamente una soluzione di monitoraggio di Edge IA di una macchina o di una configurazione di prova. (Immagine per gentile concessione di Analog Devices)

Voyager4 ha un diametro di 46 mm e un'altezza di 77 mm ed è dotato di un foro filettato M6 nella base per l'inserimento di un perno a vite o per il montaggio adesivo sulla cassa del motore. È realizzato con una base e un alloggiamento a parete in alluminio. Per evitare di schermare l'antenna del collegamento Bluetooth Low Energy (BLE) è stato utilizzato un coperchio in plastica ABS.

La scheda a circuiti stampati (scheda CS) dell'unità microcontroller (MCU) BLE ed Edge IA è montata verticalmente con una batteria fissata a un distanziatore. Il sensore MEMS (sistemi microelettromeccanici) e le schede CS di alimentazione sono posizionati sulla base, vicino alla fonte di vibrazione monitorata.

I sensori funzionano con cicli di lavoro molto bassi in un tipico sistema di monitoraggio wireless dei motori. Si riattiva a intervalli programmati, misurano i parametri di interesse, come la temperatura e le vibrazioni, poi trasmettono i dati all'utente, dove vengono analizzati per eventuali interventi.

Il sistema Voyager4, invece, sfrutta il rilevamento Edge IA per limitare l'uso della radio ad alto consumo energetico. Quando il sensore si riattiva e misura i dati, questi vengono inviati all'utente solo se l'MCU rileva un'anomalia. Il risultato è un aumento della durata della batteria pari ad almeno il 50%.

Il sistema Voyager4 inizia con ADXL382-2BCCZ-RL7, un accelerometro triassiale digitale MEMS a 16 bit e 8 kHz (Figura 2, a sinistra) utilizzato per acquisire i dati vibrazionali.

Figura 2: Il percorso decisionale al centro del sistema Voyager4. (Immagine per gentile concessione di Analog Devices)

I dati grezzi sulle vibrazioni seguono il percorso (a) verso MAX32666GXMBL+, una radio BLE e un MCU ARM® Cortex®-M4F DARWIN. Questi dati sono utilizzati per addestrare un algoritmo di IA. I dati vengono quindi inviati all'utente tramite un collegamento radio BLE (o possono essere inviati tramite una porta USB).

Dopo una fase iniziale di addestramento Voyager4, i dati sulle vibrazioni possono seguire il percorso (b), in cui l'algoritmo di Edge IA dell'MCU MAX78000EXG+ li utilizzerà per prevedere il funzionamento difettoso o regolare della macchina. Se i dati sono buoni, non è necessario utilizzare la radio MAX32666, con un notevole risparmio di batteria, e il funzionamento del sensore Voyager4 può seguire il percorso (d). Allo stesso tempo, l'accelerometro torna in modalità di sospensione, risparmiando energia. Invece, se l'algoritmo prevede dati di vibrazione errati o sospetti, il sistema segue il percorso (c) e invia un avviso di anomalia dovuta a vibrazione all'utente tramite BLE.

Ulteriori CI completano il progetto

Il sistema Voyager4 completo è dotato di accelerometri, IA, CI di gestione dell'alimentazione, protezione dai transitori, integrità dei dati e connettività wireless (Figura 3). Oltre all'accelerometro MEMS ADXL-832, l'accelerometro triassiale MEMS ADXL367BCCZ-RL7 a bassissimo consumo, 14 bit e 100 Hz, serve per riattivare la radio BLE dalla modalità di sospensione profonda quando si verifica un evento significativo di vibrazione o urto. Questo dispositivo di riattivazione consuma solo 180 nA, contribuendo a un sostanziale risparmio energetico.

Figura 3: Il sistema Voyager4 completo utilizza una combinazione di accelerometri, IA e altri CI di processore, gestione dell'alimentazione, protezione dai transitori, integrità dei dati e connettività wireless. (Immagine per gentile concessione di Analog Devices)

L'uso di due accelerometri può sembrare ridondante, ma ciascuno ha il suo ruolo. ADXL367, a prestazioni ridotte e a bassissimo consumo, fornisce il monitoraggio continuo e avvia una riattivazione, mentre ADXL832, più preciso, fornisce dati ad alta precisione e ad alta velocità.

Per la gestione del percorso del segnale, l'interruttore analogico ADG1634BCPZ-REEL7, un dispositivo CMOS a 4,5 Ω, quattro circuiti, 2:1, unipolare a due vie (SPDT), serve per instradare i dati vibrazionali grezzi del MEMS verso la radio MAX32666 BLE o l'MCU MAX78000 AI, con l'MCU BLE che controlla l'interruttore.

All'MCU MAX32666 BLE sono collegate anche diverse altre periferiche, tra cui l'indicatore di carica in CI LiFePO₄/Li-ion MAX17262REWL+T utilizzato per monitorare la corrente della batteria. MAX32666 può trasmettere i dati grezzi del MEMS ADXL382 all'host utilizzando BLE o USB con il CI di interfaccia USB-basic seriale UART FT234XD-R di Future Technology Devices International (FTDI).

Dal punto di vista elettrico, l'array di diodi di soppressione di tensioni transitorie (TVS) MAX3207EAUT+T, con una capacità trascurabile di soli 2 pf, fornisce una protezione di ±15 kV per i modelli di corpo umano (HBM) e di traferro. Per l'integrità dei dati, l'autenticatore sicuro DS28C40ATB/VY+T offre una serie di strumenti crittografici derivati da funzioni di sicurezza asimmetriche (ECC-P256) e simmetriche (SHA-256) integrate.

La gestione avanzata dell'alimentazione porta a consumi minimi

I dettagli della gestione dell'alimentazione illustrano come la durata della batteria sia influenzata nel contesto delle numerose fasi di alimentazione del funzionamento del Voyager4. Questa gestione è incentrata sul CI di gestione dell'alimentazione (PMIC) MAX20355EWO+, un convertitore di comunicazione a onde convogliate e buck/boost con un indicatore di carica proprietario ModelGauge.

Questo CI incorpora due regolatori buck a bassissima corrente di quiescenza e tre regolatori lineari a bassa corrente di quiescenza e bassa caduta di tensione (LDO). La tensione di uscita di ciascun regolatore LDO e buck può essere attivata e disattivata individualmente e ogni valore di tensione di uscita può essere programmato tramite l'interfaccia I²C del dispositivo. Il processore BLE abilita o disabilita le singole uscite di alimentazione del PMIC per le diverse modalità operative del Voyager4. Un'ulteriore regolazione dell'alimentazione è fornita da MAX38642AELT+T, un regolatore buck regolabile a uscita singola a tensione positiva che eroga fino a 350 mA.

Nel funzionamento, le caratteristiche di Voyager4 dipendono dalle modalità operative BLE e IA per determinare le modalità attive o inattive di MAX32666 e MAX78000, fondamentali per ridurre al minimo la potenza complessiva (Figura 4).

Figura 4: Per ridurre al minimo il consumo energetico complessivo, Voyager4 alterna le sue caratteristiche di modalità di alimentazione tra stati attivi e inattivi a seconda della fase operativa BLE e IA. (Immagine per gentile concessione di Analog Devices)

Ad esempio, in modalità di addestramento, l'MCU BLE deve prima segnalare la sua presenza nella rete BLE e poi connettersi con il gestore della rete. Voyager4 trasmette quindi i dati grezzi del MEMS ADXL382 attraverso la rete BLE per addestrare un algoritmo di IA sul PC dell'utente.

Il consumo è di circa 0,65 mW quando il kit di valutazione funziona in modalità di addestramento e BLE è attivo, si presenta, si connette e trasmette dati una volta all'ora. Se il sensore Voyager4 funziona in modalità IA, il consumo energetico scende a 0,3 mW, anche quando il sensore è attivo una volta all'ora. I dati dei test mostrano che un sensore che non deve trasmettere dati BLE grezzi può consumare fino al 50% di energia in meno (Figura 5).

Figura 5: Un sensore che non deve trasmettere dati BLE grezzi può consumare fino al 50% di energia in meno. (Immagine per gentile concessione di Analog Devices)

Grazie al consumo energetico di 0,3 mW, la durata della batteria può arrivare a due anni con una singola batteria da 1500 mAh e a oltre sette anni con due batterie AA da 2,6 Ah. Per la massima durata, le celle AA devono essere del tipo destinato a una bassa corrente di funzionamento di base con solo impulsi periodici. In queste condizioni possono funzionare per almeno cinque anni, mentre alcune versioni di fascia alta possono fornire energia per oltre 20 anni.

Non dimentichiamo l'analisi modale meccanica

La progettazione di un involucro meccanico adeguato richiede l'analisi modale, che serve a comprendere le caratteristiche vibrazionali della struttura da monitorare. Questa analisi fornisce informazioni sulle frequenze proprie e sui modi normali (deformazione relativa) di un progetto.

La preoccupazione principale dell'analisi modale è quella di evitare la risonanza, quando le frequenze proprie di un progetto strutturale corrispondono strettamente a quelle del carico vibrazionale applicato. Per i sensori di vibrazione, le frequenze proprie dell'involucro devono essere superiori a quelle del carico vibrazionale applicato e misurato dal sensore MEMS. Per Voyager4, la larghezza di banda di 3 dB sugli assi x, y e z è di 8 kHz, quindi gli involucri dei sensori non dovrebbero presentare risonanze significative a meno di 8 kHz.

L'analisi è stata eseguita utilizzando ANSYS e altri strumenti di simulazione integrati da plug-in appropriati. Questi strumenti consentono di esplorare gli effetti della geometria, della selezione dei materiali e dell'assemblaggio meccanico sulla risposta in frequenza dell'involucro del sensore. L'analisi tiene conto dell'interrelazione tra la massa dell'involucro del sensore, la rigidità e le frequenze proprie.

Il gruppo del sensore Voyager4 è stato simulato utilizzando una lega di alluminio 3003 per la base e la sezione centrale dell'involucro e plastica ABS-PC per il coperchio. La simulazione dell'analisi modale ha mostrato i risultati di quattordici modi che si verificano nel campo di frequenza di interesse.

Diversi modi hanno destato inizialmente preoccupazione, ma sono stati giudicati non problematici dopo un ulteriore studio (Figura 6). Il modo 1 (Figura 6, a sinistra) era lontano dalla scheda CS del sensore, alla base; questa lieve risonanza non dovrebbe influire sulle prestazioni del MEMS ADXL382. Il modo 7 (Figura 6, centro) si è verificato a circa 7,25 kHz sull'asse z (verticale). Sebbene mostri alcuni effetti apprezzabili sulla parete verticale dell'involucro, la base stessa non è stata influenzata da questo modo.

La simulazione modale mostra che nessun modo avrebbe un effetto apprezzabile sulla scheda CS del sensore ADXL382 situata sulla base dell'involucro e la larghezza di banda di 8 kHz (3 dB) di interesse non dovrebbe presentare risonanze meccaniche significative.

Figura 6: L'analisi modale meccanica mostra che due risonanze meccaniche identificate come possibili problemi non lo sono (modo 1 (a sinistra), modo 7 (al centro)); questi risultati sono stati confermati da un sensore Voyager4 utilizzato in un test su tavola vibrante (a destra). (Immagine per gentile concessione di Analog Devices)

I risultati della simulazione sono stati convalidati utilizzando un sensore Voyager4 posizionato su una tavola vibrante modale, con una vibrazione in ingresso costante di 0,25 picchi (g) e una sweep di frequenza da 0 a 8 kHz. La risposta in frequenza osservata dei sensori Voyager4 era entro ±1,5 dB fino a 8 kHz (Figura 6, a destra).

Conclusione

L'IA può fornire vantaggi tangibili, come una maggiore durata della batteria quando viene utilizzata per la CbM della robotica, delle macchine rotanti e dei loro motori. Un sistema efficace che svolga questa funzione di CbM Edge IA richiede un insieme di componenti accuratamente scelti e integrati. Gli MCU di Analog Devices con acceleratori hardware IA integrati, supportati dal kit di valutazione EV-CBM-VOYAGER4-1Z con connettività wireless, consentono di sviluppare rapidamente una soluzione CbM Edge IA.

Contenuto correlato

1. La fabbrica del futuro: progettazione di sensori di Edge IA - Parte 1
2. La fabbrica del futuro: prendere decisioni sull'edge utilizzando sensori con intelligenza artificiale - Parte 2
3. Come progettare un buon involucro per sensori di vibrazione utilizzando l'analisi modale